哪些人群可以学习？
如果你想给自己的简历增添亮点，数据分析行业证书可以作为一项过硬的技能支撑；如果你对未来职业规划不明确，数据分析是求职蓝海领域，机遇多，需求大且高薪；如果你的职业规划已经触及天花板，数据分析可以提升自我的专业度，打破壁垒，升职加薪；如果你的数据分析能力弱，没有系统的学习，对内容没有对错分辨能力，唯数据而数据，CPDA可将理论与实践相结合；部分企业对应数据分析岗位也需要持证上岗；
课程简介
数据分析师报考条件
初级数据分析师
年龄要求：年满18周岁，具备完全民事行为能力。
学历要求：至少具备大专学历。
专业背景：统计学、数学、计算机科学等相关专业优先，但非相关专业者如具备相关经验和技能也可报考。
年龄要求：年满18周岁，具备完全民事行为能力。
学历要求：至少具备大专学历。
专业背景：统计学、数学、计算机科学等相关专业优先，但非相关专业者如具备相关经验和技能也可报考。
中级数据分析师
年龄要求：满18周岁。
学历及工作经验：本科学历，且在数据分析或相关领域有2年工作经验；或已取得初级证书，并在数据分析或相关领域有1年工作经验；或硕士及以上学历，对数据分析领域有浓厚兴趣和学习意愿，无需工作经验。
年龄要求：满18周岁。
学历及工作经验：本科学历，且在数据分析或相关领域有2年工作经验；或已取得初级证书，并在数据分析或相关领域有1年工作经验；或硕士及以上学历，对数据分析领域有浓厚兴趣和学习意愿，无需工作经验。
高级数据分析师
年龄要求：满20周岁。
学历及工作经验：硕士学历，且在数据分析或相关领域有3年工作经验；或已取得中级证书，并在数据分析或相关领域有2年工作经验；或在数据分析领域取得过突出的研究成果或应用案例，具备丰富的实践经验和高级分析能力。
年龄要求：满20周岁。
学历及工作经验：硕士学历，且在数据分析或相关领域有3年工作经验；或已取得中级证书，并在数据分析或相关领域有2年工作经验；或在数据分析领域取得过突出的研究成果或应用案例，具备丰富的实践经验和高级分析能力。
课程内容
1
基础理论：涵盖高等数学、线性代数、概率论与数理统计等基础知识，以及计算机网络、操作系统、数据库等计算机基础知识。
2
编程语言：重点学习Java、Python等编程语言，掌握编程基本语法和常用库的使用。
3
大数据处理框架：深入学习Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架，了解它们的原理、架构及应用场景。
4
数据存储与管理：学习NoSQL数据库（如HBase、Redis）、关系型数据库（如MySQL）以及数据仓库（如Hive）的使用和管理。
5
数据分析与挖掘：掌握数据清洗、转换、建模等数据分析技术，以及使用机器学习算法进行数据挖掘和预测分析。数据可视化：学习使用Tableau、Power BI、ECharts等数据可视化工具，将分析结果以直观的方式呈现。 
